GPU高性能编程CUDA实战—book.h CPUBitmap.h等头文件

PyTorch中的非负矩阵组合 PyTorch不仅是一个很好的深度学习框架，而且还是矩阵操作和大数据卷积方面的快速工具。 一个很好的例子是 。 在此程序包中，我基于torch.nn.Module在PyTorch中实现了NMF，PLC​​A及其反卷积变化，因此可以在CPU / GPU设备之间自由移动模型并利用cuda的并行计算。 模组 NMF 基本的NMF和NMFD模块使用乘法更新规则将beta差异最小化。 乘数是通过torch.autograd获得的，因此减少了代码量并且易于维护。 该界面类似于sklearn.decomposition.NMF ，但具有一些其他选项。 NMF ：原始NMF算法。 NMFD ：一维反卷积NMF算法。 NMF2D ：二维反卷积NMF算法。 NMF3D ：3-D反卷积NMF算法。 可编程逻辑控制器 基本的PLCA和SIPLCA模块使用EM算法来最

《GPU高性能编程CUDA实战》源码

CUDA并行程序设计GPU编程指南(包含原书代码book.h CPUBitmap.h等)

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tensorflow2.6whl，适配cuda11。适用的cudnn版本为8.1.0，cuda版本为11.0.2。

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mobilenetv3 这是MobileNetV3架构的多GPU Tensorflow实现，如论文。 对于一些更改。 论文V1的实现请参见该存储库中的以获得详细信息。 在tf1.3.0，tf1.10.0，python3.5上进行了测试。 mobilenetv3大 mobilenetv3小 用法 from mobilenet_v3 import mobilenet_v3_large, mobilenetv3_small model, end_points = mobilenet_v3_large(input, num_classes, multiplier=1.0, is_training=True, reuse=None) model, end_points = mobilenet_v3_small(input, num_classes, multiplier=1.0, is_trai

消息！ 2020年8月： 发布了！ 更强大的追踪！ 包括全身（脸，手，脚）要点！ 现在可用。 2019年12月：AlphaPose 发布了！ 较小的型号，更高的精度！ 2019年4月：发布的AlphaPose！ 在COCO验证集上，它以23 fps的速度运行。 2019年2月： 集成到现在AlphaPose！ 2018年12月：了PoseFlow的！ 3倍更快，支持姿态跟踪结果可视化！ 2018年9月： 发布了！ 它在COCO验证集上以20 fps的速度运行（平均每张图像4.6人），并达到71 mAP！ AlphaPose 是一种精确的多人姿势估计器，它是第一个开源系统，在COCO数据集上达到70+ mAP（75 mAP），在MPII数据集上达到80+ mAP（82.1 mAP）。 为了在帧中匹配与同一个人相对应的姿势，我们还提供了一种称为Pose Flow的高效在线姿势跟踪